数据库的三级模式结构
外模式、模式、内模式
数据库的两级映像...
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2015-04-13 23:00:36
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1、错误描述
四月 13, 2015 5:56:55 下午 org.apache.catalina.core.AprLifecycleListener init
信息: The APR based Apache Tomcat Native library which allows optimal performance in production environments was not fou...
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2015-04-13 22:59:08
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关于OGG的stats 进程名 reset命令...
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2015-04-13 22:59:53
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在java web的开发中 遇到的极其简单的权限控制，整个小项目就分为四五种用户的权限角色，因此不想考虑使用框架以及数据库建角色表，菜单表，操作表等来完成权限设计，而是采用反射，注解的简单方法完成。
核心代码
BaseServlet.java文件package com.zk.servlet;import java.io.IOException;
import java.lang.reflect...
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2015-04-13 22:59:32
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一：背景：当给出我们一些样本点，我们可以用一条直接对其进行拟合，如y= a0+a1x1+a2x2,公式中y是样本的标签，{x1,x2,x3}是特征，当我们给定特征的大小，让你预测标签，此时我们就需要事先知道参数{a1,a2}。而最小二乘法和最大似然估计就是根据一些给定样本(包括标签值)去对参数进行估计参数估计的方法>。
二：最小二乘法：
基本思想：
简单地说，最小二乘的思想就是要使得观...
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2015-04-13 22:58:32
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数据完整性定义
实体完整性
参照完整性
用户定义完整性...
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2015-04-13 22:57:25
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1、错误描述
严重: Exception starting filter struts2
java.lang.UnsupportedClassVersionError: Bad version number in .class file (unable to load class org.apache.commons.lang3.StringUtils)
at org.apache.catal...
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2015-04-13 22:58:54
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通过反射或dynamic，我们可以拿到Object类对象属性的值，但他们的又有什么差别呢？我做了一下简单的比较：...
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2015-04-13 22:59:22
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随机森林和GBTs都是集成学习算法，它们通过集成多棵决策树来实现强分类器。
集成学习方法就是基于其他的机器学习算法，并把它们有效的组合起来的一种机器学习算法。组合产生的算法相比其中任何一种算法模型更强大、准确。
随机森林和梯度提升树(GBTs)。两者之间主要差别在于每棵树训练的顺序。
随机森林通过对数据随机采样来单独训练每一棵树。这种随机性也使得模型相对于单决策树更健壮，...
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2015-04-13 22:59:00
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Zookeeper集群Java操作[包含创建节点，设置节点内容、修改节点内容，删除节点，获取子节点等简单操作]
基于zookeeper3.4.5...
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2015-04-13 22:59:07
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直接按照题意暴力就行
/*
ID: 18906421
LANG: C++
PROG: wormhole
*/
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
typedef long long LL;
const int maxn = 15;
LL v[maxn];
int next[maxn],connect[...
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2015-04-13 22:56:49
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引子
最近在一个老项目上添加新的业务功能，走了些弯路，特记录下心得。
项目要求尽量和原来的老业务保持较低的依赖。
我们先这样子
从需求讨论开始，项目组的一些老同事就一直将新需求和老业务不停的掺杂在一起，这里是原来这样的，那里原来是那样的，这里要注意什么，那里要注意什么……这样一路下来到编码时，才发现开发的同事被束缚了手脚，感觉处处是坑，得小心绕着走……
其实这样子更好
新功能前期大胆的分析并拆分模块...
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2015-04-13 22:58:29
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Let us define a regular brackets sequenc...
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2015-04-13 22:58:46
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HBase1.0.0源码分析之请求处理流程分析以Put操作为例（二）1.通过mutate(put)操作，将单个put操作添加到缓冲操作中，这些缓冲操作其实就是Put的父类的一个List的集合。如下： private List writeAsyncBuffer = new LinkedList<>();
writeAsyncBuffer.add(m);当writeAsyncBu...
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2015-04-13 22:56:46
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所谓哈夫曼树就是要求最小加权路径长度，这是什么意思呢？简而言之，就是要所有的节点对应的路径长度（高度-1）乘以该节点的权值，然后保证这些结果之和最小。
哈夫曼树最常用的应用就是解决编码问题。一般我们用的ASCII是固定长度的编码，对于那些常用的字符，使用很长的长度就显得略为浪费空间了。
下面以一个实例来构建一颗哈夫曼编码树。
设字符集S={A，B，C，D，E，F}，字符出现的...
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2015-04-13 22:56:18
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没经过验证的抄袭，真的很悲催，估计过一段时间自己应用的时候也会觉得很蛋疼。话不多说，上干货。。。。
/*字符串加密
*参数
*plainText : 加密明文
*key : 密钥 64位
*/
+ (NSString *) encryptUseDES:(NSString *)plainText key:(NSString *)key
{
...
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2015-04-13 22:56:35
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为了重构自己的知识体系，这段时间恶补了一点科普性知识。昨天在图书馆借了本《量子之谜》，这本书写得不错，翻译得也不错。基本上是一鼓作气读完的。读完书，照样得总结一下：1）对于“薛定谔的猫”：量子处于叠加态（猫是死的，也同时是活的），经由“观察”向确定态塌缩（瞬间，不用时间，超越光速）。从理解上来说也好理解，因为可以想象有一种爱因斯坦的“幽灵”在作用。但我的问题是这种经由“观察”而产生的塌缩是如何作用...
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2015-04-13 22:57:25
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